Databricks Genie MCP Server

Cosa fa il server MCP “Databricks Genie”?

Il Databricks Genie MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per fare da ponte tra assistenti AI e l’API Databricks Genie. Questa integrazione consente ai grandi modelli linguistici (LLM) di interagire con gli ambienti Databricks usando il linguaggio naturale. Tramite il server, gli LLM possono eseguire azioni come elencare gli spazi Genie, recuperare i metadati del workspace, avviare e gestire conversazioni Genie ed eseguire query SQL — tutto tramite strumenti MCP standardizzati. Agendo come connettore, il Databricks Genie MCP Server permette agli sviluppatori di potenziare i propri flussi di lavoro con esplorazione conversazionale dei dati, interrogazione SQL diretta e interazione fluida con agenti conversazionali Databricks, semplificando sviluppo e analisi data-driven.

Elenco dei prompt

Nel repository non sono documentati template di prompt espliciti.

Elenco delle risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nel repository.

Elenco degli strumenti

• get_genie_space_id()
  Elenca gli ID e i titoli degli spazi Genie disponibili nel tuo workspace Databricks.
• get_space_info(space_id: str)
  Recupera titolo e descrizione di un determinato spazio Genie.
• ask_genie(space_id: str, question: str)
  Avvia una nuova conversazione Genie ponendo una domanda in linguaggio naturale e restituisce la query SQL e le relative tabelle dei risultati.
• follow_up(space_id: str, conversation_id: str, question: str)
  Continua una conversazione Genie esistente con una domanda di follow-up.

Casi d’uso di questo server MCP

• Esplorazione Dati Conversazionale
  Sviluppatori e analisti possono interrogare interattivamente i dati Databricks tramite Genie usando il linguaggio naturale, rendendo l’analisi più accessibile e intuitiva.
• Generazione Automatica di Query SQL
  Il server converte domande in linguaggio naturale in istruzioni SQL, eseguite sugli spazi Genie e restituite come risultati strutturati, facendo risparmiare tempo e riducendo errori.
• Recupero Metadati Workspace
  Recupera facilmente metadati (titoli, descrizioni) sugli spazi Genie per comprendere e documentare le risorse dati disponibili.
• Gestione delle Conversazioni
  Mantieni il contesto su conversazioni multi-turno, abilitando flussi analitici complessi dove le domande si costruiscono sulle risposte precedenti.
• Integrazione con Assistenti AI
  Aggiungi facilmente le capacità di Databricks Genie a IDE con AI o chatbot, semplificando i flussi di lavoro data science negli strumenti abituali.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che sul sistema sia installato Python 3.7+.
2. Clona il repository Databricks Genie MCP e installa le dipendenze.
3. Crea un file .env con le credenziali Databricks (DATABRICKS_HOST e DATABRICKS_TOKEN).
4. Nella configurazione di Windsurf, aggiungi il server MCP usando il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "databricks-genie": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

5. Riavvia Windsurf e verifica che il server compaia tra i server MCP disponibili.
6. Protezione delle API Key:
   Usa le variabili d’ambiente per mantenere le credenziali sicure. Esempio:

   {
     "env": {
       "DATABRICKS_HOST": "your-databricks-instance.cloud.databricks.com",
       "DATABRICKS_TOKEN": "your-personal-access-token"
     },
     "inputs": {}
   }
   

Claude

1. Installa Python 3.7+ e le dipendenze dal repository.
2. Configura .env con host e token Databricks.
3. Dalla directory di progetto, esegui:

   mcp install main.py
   

4. Apri Claude Desktop, vai su Risorse → Aggiungi Risorsa, e seleziona il tuo Genie MCP Server.
5. Inizia a chattare con i tuoi dati Databricks.

Cursor

1. Verifica che tutti i prerequisiti e le dipendenze siano soddisfatti e che .env sia configurato.
2. Aggiungi quanto segue alla configurazione di Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "databricks-genie": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

3. Salva la configurazione e riavvia Cursor.
4. Verifica la connessione al server e assicurati che le variabili d’ambiente siano impostate come sopra.

Cline

1. Installa Python 3.7+, clona il repository e configura il tuo .env.
2. Aggiungi il server MCP nella configurazione di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "databricks-genie": {
         "command": "python",
         "args": ["main.py"]
       }
     }
   }
   

3. Riavvia Cline e verifica che il server MCP sia attivo.
4. Usa le variabili d’ambiente per proteggere le tue credenziali.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP del sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "databricks-genie": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “databricks-genie” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Databricks Genie MCP Server offre un ponte pratico tra Databricks e LLM, con istruzioni chiare per la configurazione e gli strumenti. Tuttavia, manca di template di prompt, risorse esplicite e documentazione su funzionalità MCP avanzate come sampling o roots. Gli strumenti principali sono ben definiti e utili per gli utenti Databricks. Nel complesso, il punteggio è sopra la media ma potrebbe beneficiare di una maggiore ricchezza nelle funzionalità MCP.

Punteggio MCP